如何简单三步完成一篇SCI？

简单三步搞定一篇paper，小编你确定不是在逗我？

哪次发paper之前，不得经过导师循（bu）循（duan）善（cui）诱（can）、实验室里没日没夜做实验，还得苦逼的自学这自学那（分析要学、统计要学……）。小编你是故意来diss我们的吧！

同学，别生气，有话好好说，为表小编一片诚心（保住一条小命），今天就通过一篇paper，来告诉小伙伴们，发文章并没有那么难！

作者就做了一个miRNA芯片（服务公司提供的），在GCBI上自行分析（在线网站傻瓜式操作了一下的），再加上一个qPCR实验验证（服务公司提供的）就完成了一篇SCI文章，你们可以看看作者是不是超轻松？

陷在paper大坑中不停为难自己的同学，曙光是不是来了？

研究背景

1. miRNAs通过调节转录后基因表达来影响一系列生物学功能。异常的miRNA表达与多种疾病相关联。
2. 尿石症是一种常见疾病，而特发性高钙尿症（IH）是尿路结石的重要危险因素。
3. 尿石症中miRNA表达模式及其生物学功能仍然未知。
4. 因此，了解在GHS大鼠肾脏中miRNA和mRNA表达模式的相关性是非常重要的。

研究思路

作者以正常的Sprague-Dawley (SD)大鼠作对照，采用miRNA芯片、mRNA表达谱芯片和生物信息学分析相结合的方法，来分析遗传性高钙尿症结石（GHS）大鼠肾脏中失调的miRNA和mRNA。

第一步：芯片检测

作者取GHS大鼠和对照组正常SD大鼠肾脏组织样本交由上海其明信息技术有限公司抽提total RNA，而后分别采用Affymetrix miRNA 4.0 芯片及 Affymetrix Gene 1.0 芯片检测，获得了miRNA和mRNA表达谱。

第二步：生物信息学分析

芯片检测的数据上传至上海其明信息GCBI信息平台进行分析。数据已保存在NCBI Gene Expression Omnibus中，大家通过GEO系列登录号：GSE75543就可以看到。

1.GHS大鼠肾脏中miRNA和mRNA表达谱

通过miRNA芯片分析确定了3个GHS大鼠及对照组SD大鼠肾脏组织中miRNA的表达谱，在GHS大鼠 vs对照组SD大鼠两组间，总共有19个miRNA差异表达显著（p <0.05），分别是10个上调和9个下调，如下图所示。

同时，作者对mRNA表达谱也进行了分析，确定了有显著表达差异(P <0:05)的2418个基因，包括1,057个上调基因和1,361个下调基因。

2.miRNA 靶基因预测

作者使用miRanda数据库来预测差异表达miRNA的靶向mRNA。基于19个失调的miRNA及其10,521个靶向mRNA，共预测了29,164对miRNA-mRNA。

3.对失调的miRNA和mRNA的综合分析

对预测得到的靶向mRNA和差异表达的mRNA取交集，然后和与预测的miRNA呈负相关的mRNA一起进行GO分析和KEGG Pathway分析，获得417个上调的GO term， 286个下调的GO term（P <0.05）。 下图显示了最显著的前十五个上调和下调的GO term。

根据KEGG通路分析，显著富集到93条KEGG通路，其中75个上调，18个下调（P<0.05）。下图显示了最显著的前15条上调和下调的通路。

接下来，为了说明关键的miRNA在GHS大鼠肾脏中与mRNA的调控关系，基于在GO term和KEGG Pathway中显著富集的mRNA，建立了miRNA-mRNA-Network。

为了研究这些基因与其在高钙尿症中的潜在作用之间的调控关系，基于显著的KEGG Pathway，进行了signal-net分析，如下图所示。

第三步：qPT-PCR验证

为了验证芯片结果的可靠性，作者又在12对配对的GHS /正常SD大鼠肾脏中选择了11种miRNA和8种靶向mRNA进行qRT-PCR实验验证。

验证结果如下图所示，rno-miR-184，rno-miR-484和rno-miR-138-1-3p是GHS大鼠中最显著失调的miRNA，并且结果与芯片数据相当。 此外，通过qPCR检测的七种mRNA（Gcnt1，Lpin2，Olr1，Sema5a，NfκB1，Rela和VDR）的表达水平与除了CaSR之外其他六种mRNA相应的芯片数据完全一致。这些结果表明芯片和qRT-PCR的结果具有很高的一致性。

3步完成，作者成功发现了大鼠高钙尿症相关的miRNA及其靶向mRNA。

重要的是，这是第一个关注miRNA-mRNA相互作用在高钙尿路结石中的作用的研究。

怎么样？作者的思路是不是非常简单清晰，大家学会了吗？

科研之路，道阻且长，大家都在努力前进！

着急发文章的同学，可以借鉴一下思路。